Spatio-Temporal Changes in Meteorological Dryness/Wetness Pattern and Hydrological Responses in South China

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-66272
http://hdl.handle.net/10900/49785
Dokumentart: Dissertation
Date: 2012
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Geographie, Geoökologie, Geowissenschaft
Advisor: Scholten, Thomas (Prof. Dr.)
Day of Oral Examination: 2013-01-14
DDC Classifikation: 550 - Earth sciences
Keywords: Geographie , Klima , Hydrologie , Trockenheit , Feuchtigkeit , Statistik , Modellierung , China <Süd >
Other Keywords:
Climate , Hydrology , Dryness , Wetness , China
License: Publishing license including print on demand
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Inhaltszusammenfassung:

Der Süden Chinas ist anfällig für Überschwemmungen und Dürren, welche häufig durch extreme meteorologische Trockenheit oder Feuchtigkeit und die daraus resultierenden hydrologischen Reaktionen hervorgerufen werden. Die Monsunzirkulation ist die treibende Kraft hinter diesen meteorologischen Extremen und den entsprechenden hydrologischen Auswirkungen in den chinesischen Flussgebieten. Überschwemmungen und Dürren verursachen hohe Opferzahlen und direkte und indirekte hohe landwirtschaftliche und wirtschaftliche Verluste. Wissenschaftliche Informationen über die Anfälligkeit für regionale Wetter- und Klimaextreme sowie extreme Trockenheit und Feuchtigkeit in Südchina stehen weder in hoher Auflösung noch Qualität, für zeitliche oder räumliche Merkmale meteorologischer und hydrologischer Daten, zur Verfügung. Daten und Analysemethoden wurden bis jetzt nicht ausreichend angewendet. Aus diesem Grund ist es das Ziel der vorliegenden Dissertation, belastbare Grundlagendaten und Auswertungsmethoden hinsichtlich des räumlich-zeitlichen Musters für das Auftreten von meteorologischen Extremereignissen für das Zhujiang-Einzugsgebiet zu entwickeln und bereitzustellen. Hierzu wurden zunächst Daten von hoher Qualität und mit hoher räumlich-zeitlicher Auflösung generiert. Statistische Methoden, wie z.B. Standardisierung, Power Spektrum sowie spezifische Verteilungsfunktionen, wurden entwickelt oder modifiziert, um relevante Indikatoren zu erstellen und Veränderungen bzw. Ursachen von Klimaextremen zu analysieren. Des Weiteren wurden das Regionale Klima Model CCLM und das Hydrologische Model HBV-D angewandt, um zukünftige räumlich-zeitliche Muster in Klimaextremen zu identifizieren und vorherzusagen. Die identifizierten Trends und Vorhersagen in Klimaextremen liefern erstmalig Details über die sich verändernde regionale Varianz von Trockenheit und Feuchtigkeit. Zum Beispiel können nun konkrete Aussagen über die Wahrscheinlichkeit hin zu trockeneren Bedingungen im westlichen Teil und zu extremerer Feuchtigkeit im nördlichen und süd-östlichen Teil des Einzugsgebietes getroffen werden. Diese und weitere ermittelte regionale und zeitliche Muster bilden die Grundlage, um verschiedene regionale und lokale Präventions- und Anpassungsmaßnahmen in Südchina zu identifizieren und die Vulnerabilität und Risiken gegenüber klimatologischen Extremereignissen zu verringern.

Abstract:

South China is prone to floods and droughts, which are often caused by extremes in meteorological dryness and wetness conditions, such as heavy precipitation or dry spells, and their hydrological responses. Floods and droughts cause casualties and high agricultural and economic losses, whether directly or indirectly. Scientific information on the susceptibility of regional climate extremes and dryness and wetness pattern are neither available in high resolution nor quality, both in spatial and temporal extent, for the Zhujiang River Basin in South China. Data and methodological analyses have so far been inadequately used in existing studies. Therefore, the objective of this dissertation thesis is to develop and provide reliable baseline data and comprehensive evaluation methods for spatio-temporal pattern of the occurrence of extreme weather events for the Zhujiang River Basin. In order to achieve the objective, new data are generated with high quality and high spatio-temporal resolution. Statistical methods, such as standardization, power spectrum, and specific probability distribution functions, were developed or modified in order to generate relevant indicators and to analyze changes and causes of climate extremes. Furthermore, the regional climate model CCLM and the hydrological model HBV-D, have been applied to identify and predict future spatio-temporal pattern in climate extremes. For example, the identified spatio-temporal changes and projections in climate extremes deliver details of the regional variance and the probability to dryer conditions in the western part but to more extreme wet conditions in the northern and coastal areas of the Zhujiang River Basin. These and further detected temporal and regional patterns provide a sound basis to identify various regional and local prevention and adaptation measures in South China and to reduce the vulnerability and risks to extreme climate events.

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